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毒性预测模型集成优化系统设计与实现

1. 项目概述与背景

1.1 研究背景

毒性预测是药物发现和化学安全评估中的关键环节。传统的毒性测试成本高昂、耗时漫长，且涉及伦理问题。机器学习模型提供了一种高效、经济的替代方案，但现有模型在中高毒性识别方面存在显著不足，特别是召回率在0-0.5范围的模型表现较差。本研究旨在通过集成学习策略提高模型对中高毒性化合物的识别性能。

1.2 问题分析

当前毒性预测模型面临的主要挑战：

1. 类别不平衡：高毒性化合物在数据集中占比较小
2. 特征复杂性：毒性机制多样，难以用单一特征表示
3. 模型偏差：不同模型对特定毒性终点表现差异显著
4. 不确定性量化：预测概率的可靠性评估不足

1.3 解决方案概览

本文提出一个综合投票集成模型框架，通过以下策略提升性能：

• 多模型集成与动态权重分配
• 基于SHAP的特征重要性分析
• 类别不平衡处理策略
• 概率校准与不确定性量化
• 跨试验稳定性评估

2. 系统架构设计